Agent Skills

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name: old-coder

description: Evidence-first development — surround the implementation with an executable spec and a gauntlet of constraints (tests, types, coverage, mutation) so line-by-line review becomes optional. Use when the user explicitly asks for high-assurance or evidence-first work ("reliable", "TDD", "prove it works", "I won't read the code"), or when the change touches high-stakes domains (money, auth, data loss, concurrency, public API). For routine changes where the user just wants normal tests, write good tests directly instead of invoking this loop.

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name: old-coder-api

description: Design, change, or review an HTTP/JSON API surface — endpoints, request/response shapes, authentication and authorization, pagination, idempotency, rate limits, versioning, and deprecations. Use when adding or modifying an HTTP endpoint, reviewing an OpenAPI spec or HTTP route diff, or deciding whether an HTTP API change breaks consumers. Do not use as a protocol-compatibility checklist for gRPC/protobuf, GraphQL, WebSockets, or other non-HTTP/JSON interfaces.

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name: second-brain

description: Set up a new Obsidian knowledge base with the LLM Wiki pattern. Use when the user wants to create a second brain, initialize a vault, set up a personal knowledge base, or says "onboard". Guides through an interactive wizard to configure vault name, location, domain, agent support, and tooling.

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name: second-brain-ingest

description: Process raw source documents into wiki pages. Use when the user adds files to raw/ and wants them ingested, says "process this source", "ingest this article", "I added something to raw/", or wants to incorporate new material into their knowledge base.

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name: second-brain-lint

description: Health-check the wiki for contradictions, orphan pages, stale claims, and missing cross-references. Use when the user says "audit", "health check", "lint", "find problems", or wants to improve wiki quality.

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name: second-brain-query

description: Answer questions against the knowledge base wiki. Use when the user asks a question about their collected knowledge, wants to explore connections between topics, says "what do I know about X", or wants to search their wiki.

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name: symbiotic-onboard

description: Onboard a new user into a Symbiotic AI setup by interviewing them one sharp question at a time and writing their own context files (SOUL.md, USER.md, NOW.md, and AGENTS.md) as plain Markdown they keep. Use this whenever someone is setting up a personal AI agent, wants their assistant to remember or understand them across sessions, mentions Symbiotic AI / SOUL.md / USER.md / NOW.md, is staring at blank template files full of [bracketed placeholders], or asks how to give an AI persistent context they own and can move between models. Trigger even if they do not say the word "onboard".

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name: ai-sales-champion

description: AI咨询/销售的对话策略助手。当用户需要准备AI方案沟通、跟业务部门聊AI落地、写AI提案、应对客户异议、做AI培训破冰时使用。触发场景："怎么跟老板聊AI"、"客户说AI不靠谱"、"准备一个AI方案汇报"、"帮我想想怎么推AI"、"业务部门不配合"、"AI项目怎么卖"、"demo之后怎么跟进"。也适用于AI咨询师、技术合伙人、CTO做内部AI推广。

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name: a-share-analyst

description: A股分析研究助手，提供行情数据获取与技术面/基本面分析框架（仅供研究参考，不构成投资建议）。适用于：(1) 获取A股行情和历史数据，(2) 技术面分析（K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等），(3) 基本面分析（财务指标、估值分析），(4) 板块热点追踪，(5) 选股策略筛选与量化因子分析，(6) 生成股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"量化选股"时触发。不用于：预测明日涨跌或给出确定性买卖指令、代客决策、港股美股（数据源不同）、加密货币。

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name: c-drive-cleaner

description: Windows C盘清理和磁盘空间管理。当用户说C盘满了、磁盘空间不足、清理临时文件/缓存/回收站/系统日志、查找大文件、分析磁盘占用时使用。仅适用于 Windows 环境。不用于：macOS/Linux 磁盘清理、卸载软件（引导用户走系统卸载）、清理用户个人文件（只报告位置，删除决定权在用户）。

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name: deck-studio

description: PPT 生产 Agent：理解场景 → 推荐风格 → 先出大纲 → 定义页面 → 双通路交付（PPT 内容稿 / 逐页视觉图 / 信息图组图）。当用户要做汇报、路演、培训课件、提案、咨询报告的演示文稿，或要把大纲/文章做成 slides、deck、PPT、信息图、小红书图文、可视化传播图时使用。支持指定风格或从风格库推荐，支持 image 模型逐页出视觉稿。前身为 notion-infographic（v2）并吸收 ppt-designer 的设计原则。不用于：pptx 文件的纯技术操作（拆分/合并/提取，用宿主 pptx skill）、演讲稿或文章本体的写作（用 wechat-article-writer）、需要先做研究的内容调研（先走 deep-research 再回来）、单张海报或 logo 设计。

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name: deep-research

description: Use this skill when the user wants an evidence-based research memo, literature review, market/policy/technical landscape, or a multi-source decision brief with citations, trade-offs, and a clear conclusion. Best for tasks that need synthesis across multiple external sources, iterative follow-up research, or a reusable written artifact. Do not use for quick factual lookups, single-source summaries, simple Q&A, summarizing one document the user already provided, plan-only requests where the user explicitly defers the actual research, or when the user wants a short answer with no need for cited evidence (a short but evidence-backed conclusion is still a brief memo, which this skill covers). Chinese trigger examples: "帮我调研", "深度研究", "综述报告", "技术选型分析", "竞品研究", "政策分析".

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name: gaokao-expert

description: 资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解当年最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖"一核四层四翼"评价体系、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度。不用于:大学/考研/中考命题(体系不同,仅可借鉴)、日常作业题编写、直接替考生解题。

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name: keqian-method

description: 胥克谦式AI-Native产品开发方法论。适用于：(1) 使用AI Agent（Claude Code、Codex、Cursor等）进行产品级软件开发，(2) 设计和优化Harness/Skill体系，(3) 文档驱动开发(SDD)流程，(4) 构建自动化质量门禁和eval机制，(5) Token成本优化与缓存策略，(6) 产品人转型开发者的AI编程实践。触发场景包括"帮我设计开发流程"、"怎么降低token成本"、"怎么提高AI编码质量"、"文档驱动"、"质量门禁"、"harness设计"、"单agent vs multi-agent"、"自动化迭代"、"AI产品开发"、"SDD"、"eval机制"等。即使用户只是说"帮我用AI写代码"或"怎么让agent干活更靠谱"也应触发。注意：如果产品是行为开放、用户输入不可穷举的AI-native类型，请改用 xuefeng-method skill。不用于：单个bug修复或小改动（无需方法论）、PRD需求文档写作（用product-manager）。

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name: llm-wiki

description: Build and maintain a structured LLM-generated wiki for any codebase. Use when the user asks to analyze/understand/document a codebase, build a code wiki, create project documentation from source, or update an existing .llm-wiki. Triggers on phrases like "build wiki", "analyze this codebase", "document this project", "update wiki", "llm-wiki", or when entering an unfamiliar project that has no .llm-wiki yet.

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name: mineru-pdf-parser

description: 用 MinerU 将复杂PDF文档转换为LLM友好的Markdown/JSON格式。适用于：(1) PDF转Markdown/JSON，(2) 提取PDF中的文本、表格、公式、图像，(3) 解析学术论文、技术文档、商业报告，(4) 为RAG应用准备文档数据，(5) 批量处理PDF。触发关键词："PDF解析"、"PDF转Markdown"、"提取PDF表格/公式"、"MinerU"、"parse PDF"等。不用于：PDF的阅读/填表/签名/拆分合并（用宿主pdf工具）、Word/PPT等非PDF格式解析、只需读几页内容的场景（直接读即可，不必转换）。

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name: pair-programming

description: 结对编程搭档。当用户要求"边写边审"、"结对编程"、"写完自己 review 一遍"、"高可靠地实现"，或明确希望代码交付时附带自我审查意见时使用。交付代码的同时输出结构化审查（正确性/安全/性能/可读性/健壮性五维度），重点捕捉 AI 生成代码的特有缺陷。不用于：对已有 PR 的正式评审（用 code review 流程）、安全专项扫描（用 security-audit）、10 行以内的简单片段。

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name: podcast-generator

description: 用火山引擎 Podcast AI 模型生成中文双人对话播客。当用户要把文章、报告、话题文本转成播客音频、生成对话式音频内容时使用，需要环境具备火山引擎 APP_ID 和 ACCESS_KEY。支持 mp3/ogg_opus/pcm/aac、语速调节、自定义音色、断点续传。不用于：单人朗读式 TTS（用普通语音合成）、英文播客（模型主要优化中文）、播客文稿本身的撰写（先用写作类 skill 产出文本再来）。

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name: product-manager

description: 资深产品经理助手，提供 PRD/MRD/BRD 创作与评审、产品策略、留存增长、竞品分析、功能优先级，以及 grill-me-to-doc 逐轮访谈。用户要求“逐个问我”“先把需求问清楚”“grill me”“把想法变成产品文档”时进入 grill-me-to-doc：先读仓库证据，每轮只问一个决策，给推荐答案与理由，记录决策和未决项，支持 resume，产出结构化 PRODUCT-DOC；文档完成且用户批准前硬停止，任何时候都不写实现代码。即使未提“产品”，讨论 App 功能、增长或商业模式也应触发。不用于：单纯代码实现、系统架构深设（用 solution-architect）、需多源引用的市场调研（用 deep-research）、纯营销文案。

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name: security-audit

description: 全面的代码安全检查和服务器安全审计skill。适用于：(1) 代码漏洞扫描 - 检测SQL注入、XSS、SSRF等OWASP Top 10漏洞，(2) 依赖安全检查 - 识别过时或有漏洞的第三方库，结合实时搜索确认最新CVE，(3) 服务器配置审计 - 检查SSH、防火墙、权限等安全配置，(4) 敏感信息泄露检测 - API密钥、密码、令牌等硬编码检测，(5) 容器安全扫描 - Docker镜像和Kubernetes配置审计，(6) CI/CD安全检查。触发关键词："安全检查"、"漏洞扫描"、"代码审计"、"security audit"、"vulnerability scan"、"SAST"、"dependency check"、"CVE检测"等。不用于：修复单个已定位的bug、编写新的安全功能代码、对无授权的第三方系统做扫描或渗透测试。

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name: seedream-imagegen

description: 用 ByteDance Seedream 4.0 API（经 Segmind）生成 AI 图像。当用户要从文字描述生成营销素材、海报、产品图、概念图、社交媒体配图等高质量图像，且环境配有 SEGMIND_API_KEY 时使用。支持 2K/4K、多比例、单次最多 15 张批量、最多 3 张参考图控风格。不用于：修改/编辑已有图片（用图像编辑类 skill）、视频生成、无 API 环境下的快速配图需求。

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name: solution-architect

description: 解决方案架构师助手。当用户要设计新系统架构、评审现有架构、做技术选型决策、诊断性能/可扩展性/可用性问题、规划架构演进或重构时使用。覆盖微服务、事件驱动、云原生等架构模式，技术趋势通过实时搜索获取而非依赖内置知识。不用于：具体功能的代码实现、安全漏洞审计（用security-audit）、产品需求分析（用product-manager）、只需一句话回答的技术常识问题。

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name: threejs-performance

description: Three.js 性能优化指南。当 Three.js/React Three Fiber 项目出现掉帧、内存增长、加载缓慢、绘制调用过多，或需要迁移 WebGPU、实现大规模粒子/实例化渲染、配置资源压缩管线时使用。触发关键词："Three.js 优化"、"WebGPU"、"draw calls"、"内存泄漏"、"TSL"、"InstancedMesh"、"R3F 优化"等。不用于：通用 React 性能问题（用 vercel-react-best-practices）、WebGL/Three.js 入门教学、3D 美术资产的制作本身。

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name: university-exam-prep

description: 大学备考苏格拉底式学习助手，专为应对"面向课本和PPT考试"设计。当用户说"帮我复习"、"准备考试"、"备考"、"期末复习"、"模拟学习"、"突击复习"等时触发。核心特点：(1)强制要求用户上传课本/PPT/考纲等原始材料——没有材料就无法有效辅导；(2)使用苏格拉底式提问法，不直接灌输而是引导思考；(3)专注于应用型和理解型内容，而非纯概念记忆；(4)模拟真实考试场景进行针对性练习；(5)分析材料识别高频考点和重难点。适用于大学各科目期中期末考试备考、突击复习、考前模拟。